APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS

De início foram calculados os coeficientes de correlação de Pearson entre todas as variáveis disponíveis da amostra. A matriz de correlações para cada conjunto de variáveis, que

apresenta o valor do coeficiente de correlação e o valor da significância associada ao respetivo teste do coeficiente de correlação, consta no anexo A.

Da análise da respetiva matriz de correlações entre as variáveis dependentes e as independentes, destaca-se as seguintes conclusões:

 A «Taxa de crescimento de ROE entre 2008/2009» é positivamente correlacionada com o «investimento de capital de expansão» (r = 0,37), com o «nº de empregados» (r = 0,3) e com o «investimento em formação» (r = 0,31), mas de forma fraca com estas duas últimas;

 A «Taxa de crescimento de ROE entre 2007/2009» é negativamente correlacionada com o «investimento de capital de expansão» (r = -0,46);

 A «Taxa de crescimento de ROA entre 2007/2008» e o «investimento de capital de expansão» são negativamente correlacionados (r = -0,38) mas, positivamente correlacionada com a «% do capital de risco» (r = 0,32);

 A «Taxa de crescimento de ROA entre 2008/2009» e a «Taxa de crescimento de ROA entre 2007/2009» apresentam uma correlação positiva com as mesmas variáveis, sendo estas o «investimento de capital de expansão» (r = 0,36 e r = 0,35 respetivamente), o «nº de empregados» (r = 0,34 e r = 0,32 respetivamente) e o «investimento em formação» (r = 0,3 para ambas).

De outro modo, as variáveis independentes formuladas nos modelos de regressão apresentam correlações lineares entre si, realçando-se a seguinte análise dos resultados obtidos:

 A «antiguidade da empresa» evidencia uma correlação positiva com a «permanência do capital de risco» (r = 0,61) mas, negativa com o «investimento de capital semente» (r = - 0,32);

 O «investimento em formação» apresenta uma correlação positiva com a «permanência do capital de risco» (r = 0,33) e com o «nº de empregados» (r = 0,39);

o «investimento em formação» (r = -0,41), com «o investimento em publicidade» (r = -0,38) e com a existência de «auditorias por ROC» (r = -0,49), apresentando apenas uma correlação positiva com a «existência de suprimentos» (r = 0,34);

 O «investimento de capital de arranque», ao contrário do «investimento de capital semente», é positivamente correlacionado com a «existência de patentes/marcas» (r = 0,38);

 Também a «existência marcas/patentes» apresenta uma correlação positiva com a existência de «auditorias por ROC» (r = 0,63);

 O «nº de empregados» é positivamente correlacionado com o «investimento de capital de expansão» (r = 0,32) e com o «investimento em publicidade» (r = 0,41) mas, negativamente correlacionado com o «investimento de capital semente» (r = -0,51) e com a «existência de suprimentos» (r = -0,4);

 A «disposição da SCR/FCR em investir mais» e a «previsão de um plano de investimento» são positivamente correlacionadas (r = 0,51);

 A «estratégia hands-on» é positivamente correlacionada com a existência de «auditorias por ROC» (r = 0,34) mas, negativamente correlacionada com o «investimento sindicado» (r = -0,46);

 A «% do capital de risco» no capital da empresa é negativamente correlacionada com a «previsão de um plano de investimento» (r = -0,37) e com a «% de faturação internacional» (r = -0,47);

 A «existência de alienações parciais» evidencia uma correlação positiva com a «permanência do capital de risco» (r = 0,44) e com o «investimento de capital de arranque» (r = 0,43);

 Por fim, a existência de «auditorias por ROC» e o «investimento em publicidade» são positivamente correlacionadas (r = 0,51);

De seguida foram construídos modelos de regressão linear, pois é uma das técnicas mais utilizadas para estudar o comportamento de uma variável dependente (rentabilidade da

empresa participada) face a outras variáveis que são responsáveis pela variabilidade observada.

Para a realização das regressões lineares, houve a necessidade de limitar o número de variáveis independentes. Neste sentido, com base nos coeficientes de correlação obtidos entre as variáveis dependentes e as variáveis independentes, foi feita uma seleção inicial das variáveis independentes a utilizar na construção dos modelos. Deste modo, foram eliminadas as variáveis binárias: «existência de alienações parciais», «previsão de um plano de investimento», «% de faturação internacional» e «auditada por ROC».

Após este procedimento, foram realizadas as seis regressões lineares para todas as variáveis dependentes. Contudo, apenas a regressão linear com a variável dependente «Taxa de crescimento de ROE entre 2007/2009» revelou globalmente significância estatística, como também, o valor de mais alto. Este modelo de regressão foi o eleito para análise de estudo e, a partir deste, foram feitas ainda algumas alterações nas variáveis a considerar de modo a melhorar o modelo. Foi assim, realizada uma análise dos valores de significância obtidos nos testes aos coeficientes de regressão. Após essa análise, as variáveis «% do capital de risco», «investimento em publicidade» e «investimento sindicado» foram eliminadas, pois não apresentaram significância individual para a determinação da variável dependente. De referir, que também a variável «estratégia hands-on» não revelou significância estatística na determinação da variável dependente contudo, não foi eliminada do modelo, pois um dos objetivos do estudo empírico era analisar o comportamento deste tipo de estratégia sobre a rentabilidade da participada e o impacto que tem no modelo escolhido é mínimo.

Quadro 3.1 – Resumo estatístico do Modelo de Regressão selecionado

Pela análise da tabela atrás, verifica-se que 61,9% da taxa de crescimento de ROE de 2007 a 2009 das empresas estudadas é explicada pela variação combinada das variáveis independentes consideradas.

Quadro 3.2 – Tabela de ANOVA

A tabela de ANOVA em cima apresentada, mostra que as variáveis independentes estão efetivamente a explicar a variável dependente através do resultado do teste F de aderência global do modelo. É possível verificar que o valor de significância associado à estatística de teste F obtido foi de 0,002, sendo inferior a 0,05 (nível de significância de 5%) o que significa que o modelo é globalmente aderente.

Na tabela seguinte, pode-se observar os valores dos coeficientes associados às variáveis independentes, assim como, os valores das estatísticas de teste t e os respetivos níveis de significância associados. O modelo analisado, apresenta variáveis independentes em que o seu contributo individual na explicação da variável dependente é significativo, visto que os níveis de significância associados às estatísticas t são inferiores a 5%, rejeitando-se assim que o β seja nulo. Em contrapartida, existem outras variáveis independentes que apresentam

Regression Statistics Multiple R 0,787 R Square 0,619 Adjusted R Square 0,464 Standard Error 51,846 Observations 39 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 11 118131,777 10739,252 3,995 0,002 Residual 27 72577,118 2688,041 Total 38 190708,895

valores de significância superiores a 5%, são elas «investimento de expansão», «existência de suprimentos», «SCR/FCR disposto a investir mais», «existência de marcas/patentes», «nº de empregados» e «estratégia hands-on». Nestas situações, o poder explicativo da variável independente em relação à variável dependente não é significativo com um nível de confiança de 95%, sendo aconselhável a sua eliminação para a melhoria do modelo. Contudo, foi realizado o teste t, também com um nível de significância de 5%, mas unicaudal (que pode ser obtido através do nível de significância que consta na tabela, mas sendo dividido por dois, uma vez que o teste t que consta na tabela é bicaudal e assume em cada lado um nível de significância de 2,5%) e verificou-se que apenas as variáveis «existência de suprimentos», «nº de empregados» e «estratégia hands-on» não apresentam significância estatística. No entanto, estas variáveis também não foram retiradas do modelo, pois ao serem eliminadas verificou-se que, tanto o valor de , como o de ajustado, obtidos sofreram uma diminuição, face a uma ligeira melhoria do valor de significância associado à estatística de teste F, quando este já apresenta um nível de confiança acima de 99,9% de aderência global. De acrescentar ainda, que foi realizado o teste t unicaudal emparelhado entre todas as variáveis independentes do modelo e a variável dependente, de modo a testar-se a diferença que cada variável independente realizava sobre a variável dependente, e todas revelaram ser estatisticamente significantes a um nível de confiança de 95%.

Quadro 3.3 – Modelo de Regressão Linear Múltipla selecionado (Variável Dependente: Taxa de Crescimento de ROE entre 2007 e 2009)

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept -72,104 49,957 -1,443 0,160 -174,608 30,400

Log Antiguidade Empresa 111,251 39,335 2,828 0,009 30,541 191,961

Log Permanência de Capital Risco -184,632 58,120 -3,177 0,004 -303,884 -65,379

Investimento Capital Semente 83,499 39,108 2,135 0,042 3,256 163,742

Investimento Arranque 98,275 33,849 2,903 0,007 28,824 167,727

Investimento Expansão -54,619 30,209 -1,808 0,082 -116,603 7,365

Existência de Suprimentos 36,254 23,535 1,540 0,135 -12,036 84,545

SCR/FCR disposto a investir mais -35,891 21,248 -1,689 0,103 -79,488 7,706

Existência de Marcas / Patentes -37,287 20,915 -1,783 0,086 -80,200 5,627

Analisando agora os coeficientes de regressão obtidos, de acordo com o quadro atrás apresentado e tendo em conta um nível de significância de 5% e a condição de ceteris paribus, verifica-se que por cada valor percentual de número de anos que a empresa tem, a taxa de crescimento média de ROE de 2007 a 2009 aumenta em mais 111,3%; de forma contrária, a taxa de crescimento média de ROE nestes três anos sofre uma diminuição de menos 184,6% por cada aumento percentual do número de anos de permanência do capital de risco no capital da empresa; em relação ao número de empregados, a taxa de crescimento média de ROE de 2007 a 2009 aumenta 24,2% (crescimento não significativo) por cada aumento percentual do número de empregados da empresa. A taxa de crescimento média de ROE de 2007 a 2009 nos investimentos de capital semente e de arranque é significativamente superior à nos investimentos de capital de MBO, pois a constante é aumentada significativamente em 83,5% e 98,3% respetivamente. Em contrário, a taxa de crescimento média de ROE de 2007 a 2009 nos investimentos de capital de expansão é inferior à dos investimentos de capital de MBO em menos 54,2% (nível de significância de 5% unicaudal). Conclui-se também, que a taxa de crescimento média de ROE dos três anos estudados é superior em 36,3% (aumento não significativo) quando existe a concessão de suprimentos. Em oposto, a taxa de crescimento média de ROE entre 2007 e 2009 é reduzida em menos 35,9% (nível de significância de 5% unicaudal) quando a SCR/FCR pretende voltar a investir na empresa. Identicamente, a existência de marcas e/ou patentes na empresa reduz a taxa de crescimento média de ROE durante o período analisado em menos 37,3% (nível de significância de 5% unicaudal). Por fim, a taxa de crescimento média de ROE de 2007 a 2009 é significativamente superior em empresas que investem em formação em mais 61,7% (aumento significativo), e quando é adotada uma estratégia hans-on por parte dos investidores de capital de risco em mais 7% (aumento não significativo).

Em relação aos restantes modelos de regressão construídos, como já foi referido anteriormente, nenhum deles se mostrou globalmente aderente tendo em conta o valor de significância associado à estatística de teste F. Segue-se uma tabela resumo com o valor da estatística de teste F, o nível de significância associado, o valor de e de ajustado:

Quadro 3.4 – Resumo dos Modelos de Regressão Linear não selecionados